Browsing by Author "Verrastro, Claudio"

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    Comparación de algoritmos para reconocimiento de habla aislada independiente del hablante
    (2018-04-01) Da Silva, Mariano Marufo; Verrastro, Claudio; Gómez, Juan Carlos
    Este trabajo describe la fundamentación teórica e implementación de un sistema de recono- cimiento de habla aislada independiente del hablante usando Modelos Ocultos de Markov, Máquinas de Vectores de Soporte y Redes Neuronales Artificiales. La evaluación fue realizada utilizando un corpus multihablante compuesto por once palabras del español argentino, y su rendimiento en términos de porcentaje de reconocimiento fue comparado entre los tres métodos de clasificación implementados. La comparación fue efectuada tanto para condiciones ideales como también con tres niveles distintos de ruido de fondo. Los resultados muestran que para bajos niveles de ruido el sistema basado en HMM consigue el mejor rendimiento, mientras que para mayores niveles de ruido los sistemas basados en SVM y ANN superan al anterior.
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    Fusión de imágenes médicas multimodales a partir de la maximización de su información mutua.
    (2016-04-01) Hernández, Ariel; Verrastro, Claudio
    La utilización de imágenes médicas es una herramienta vital dentro del área de diagnóstico, planificación, ejecución y evaluación de los procedimientos quirúrgicos y radioterapéuticos. Por esta razón es muy útil la integración de la información proveniente de diferentes imáge- nes médicas mediante alineación de ellas en base a su correlación o información en común, con el objetivo de obtener la mejor coincidencia espacial. El algoritmo implementado en este trabajo se realizó en el contexto del proyecto AR-PET de la Comisión Nacional de Energía Ató- mica (CNEA) y utiliza la información mutua y la técnica Metrópolis como medida de similitud y método de búsqueda estocástica respectivamente. La fusión de imágenes 2D se realizó a partir de la maximización de su información mutua y con transformaciones de rotación y traslación, con resultados satisfactorios en cuanto a la alineación geométrica de las mismas.
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    Mejoras en la calidad de las soluciones de simulated annealing mediante preservación de menores costos
    (2018-04-01) Sivori, Gastón; Verrastro, Claudio; Gómez, Juan Carlos
    Simulated Annealing (SA) o Metropolis es un algoritmo de búsqueda de soluciones que em- plea meta-heurística para problemas de optimización global donde el objetivo es encontrar buenas aproximaciones al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. Su implementación estándar presenta dispersión en la calidad de las respuestas encontradas debido a que explora el espacio de soluciones en forma estocástica. En este trabajo, se pre- senta una implementación del algoritmo de SA que utiliza la preservación de menores cos- tos en problemas de optimización global y permite obtener soluciones mejores, con menor dispersión y manteniendo tiempos de convergencia finitos. La preservación de los menores costos se realiza durante el proceso de generación aleatoria (perturbación) de la nueva so- lución a partir de la solución corriente. La modificación se hace conservando una parte de la solución elegida con una probabilidad inversamente proporcional a su costo parcial. La implementación del algoritmo se llevó a cabo en Matlab® y se comparó contra el recocido simulado estándar en problemas TSP simétricos de la librería TSPLIB obteniendo soluciones excelentes para problemas de n < 200 nodos.
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    Predictor de deserción universitaria
    (2021-04-01) Romero, Giselle; Toranzo Calderón, Joaquin; Jaremczuk, Sebastián; Gómez, Juan Carlos; Verrastro, Claudio
    La deserción estudiantil siempre ha sido un tema de preocupación debido a sus múltiples implicancias. En este trabajo se propone la aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones para exponer información útil y formular reglas de inferencia en sistemas de diagnóstico automático. De esta manera se generan modelos predictivos de deserción universitaria en la UTN.BA, a partir de bases de datos de estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas de la Información del plan K08. Se construyeron dos modelos, uno basado sobre Máquinas de Vectores de Soporte y otro sobre Redes neuronales. Ambos presentan resultados muy similares reconociendo a estudiantes en situación de deserción con una exactitud de 79%.
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    Transporte de objetos en forma colaborativa utilizando robots móviles
    (2017-10-01) Maiolo, Pablo N.; Dalletesse, Matías; Méndez Casariego, Maximiliano; Verrastro, Claudio; Verrastro, Sebastián
    Se presenta una estrategia para transportar un objeto en forma colaborativa utilizando dos robots terrestres. Consta de varias partes: navegación, localización y manipulación del obje- to. La navegación se realiza utilizando el algoritmo A* y un mapa previamente conocido, y la localización hace uso de las mediciones de los sonares. Para manipular el objeto, los robots utilizan sensores infrarrojos para extraer información sobre el mismo. Los resultados experi- mentales muestran que la estrategia propuesta permite rotar el objeto el ángulo deseado, y trasladarlo a lo largo de la distancia indicada.